O processamento de áudio que não seja em inglês requer ajustes especiais de pré-processamento e modelagem:
Programa de suporte multilíngue
- Modelagem do ajuste finoSubstituição do módulo ASR padrão pelo modelo multilíngue Wav2Vec2 no Hugging Face
- alinhamento de fonemasPara idiomas tonais (por exemplo, chinês), habilitar o
use_phonemes: trueparâmetros - configuração do conjunto de caracteres: Definido em config.yaml
character_set: unicodeSuporte a caracteres não latinos
Processo de operação prática
- Preparar mais de 50 minutos de dados de treinamento no idioma de destino
- estar em movimento
python train.py --lang=zh-CNRealização de aprendizagem por transferência - Tradução de saída usando ferramentas como o OpenNMT (quando são necessárias legendas em inglês)
técnicas específicas do idioma
- Japonês/coreano: habilitadomorpheme_segmentationAprimoramento paramétrico de cláusulas
- Árabe: setupright_to_left: trueReorientação do texto
- Processamento de dialeto: a adição de amostras de ruído local do 3% aumenta a robustez
alternativa
Quando o resultado ainda não for satisfatório, você pode usar o Whisper para gerar as legendas iniciais primeiro e, em seguida, usar essa ferramenta para anotação do locutor e calibração do carimbo de data/hora.
Essa resposta foi extraída do artigoSimple Subtitling: uma ferramenta de código aberto para gerar automaticamente legendas de vídeo e identificação de locutorO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar o obstáculo de reconhecer áudio que não seja em inglês na legendagem simples?
